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@Team 2018-02-03T06:50:17.000000Z 字数 13724 阅读 1169

目标检测算法之SSD

叶虎


前言

目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快,但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难,这主要是因为正样本与负样本(背景)极其不均衡(参见Focal Loss),导致模型准确度稍低。不同算法的性能如图1所示,可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。

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图1 不同检测算法的性能对比

本文讲解的是SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector,名字取得不错,Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法,MultiBox指明了SSD是多框预测。在上一篇文章中我们已经讲了Yolo算法,从图1也可以看到,SSD算法在准确度和速度(除了SSD512)上都比Yolo要好很多。图2给出了不同算法的基本框架图,对于Faster R-CNN,其先通过CNN得到候选框,然后再进行分类与回归,而Yolo与SSD可以一步到位完成检测。相比Yolo,SSD采用CNN来直接进行检测,而不是像Yolo那样在全连接层之后做检测。其实采用卷积直接做检测只是SSD相比Yolo的其中一个不同点,另外还有两个重要的改变,一是SSD提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体;二是SSD采用了不同尺度和长宽比的先验框(Prior boxes, Default boxes,在Faster R-CNN中叫做锚,Anchors)。Yolo算法缺点是难以检测小目标,而且定位不准,但是这几点重要改进使得SSD在一定程度上克服这些缺点。下面我们详细讲解SDD算法的原理,并最后给出如何用TensorFlow实现SSD算法。

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图2 不同算法的基本框架图

设计理念

SSD和Yolo一样都是采用一个CNN网络来进行检测,但是却采用了多尺度的特征图,其基本架构如图3所示。下面将SSD核心设计理念总结为以下三点:

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图3 SSD基本框架

(1)采用多尺度特征图用于检测
所谓多尺度采用大小不同的特征图,CNN网络一般前面的特征图比较大,后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小,这正如图3所示,一个比较大的特征图和一个比较小的特征图,它们都用来做检测。这样做的好处是比较大的特征图来用来检测相对较小的目标,而小的特征图负责检测大目标,如图4所示,8x8的特征图可以划分更多的单元,但是其每个单元的先验框尺度比较小。

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图4 不同尺度的特征图

(2)采用卷积进行检测
与Yolo最后采用全连接层不同,SSD直接采用卷积对不同的特征图来进行提取检测结果。对于形状为的特征图,只需要采用这样比较小的卷积核得到检测值。
(3)设置先验框
在Yolo中,每个单元预测多个边界框,但是其都是相对这个单元本身(正方块),但是真实目标的形状是多变的,Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。而SSD借鉴了Faster R-CNN中anchor的理念,每个单元设置尺度或者长宽比不同的先验框,预测的边界框(bounding boxes)是以这些先验框为基准的,在一定程度上减少训练难度。一般情况下,每个单元会设置多个先验框,其尺度和长宽比存在差异,如图5所示,可以看到每个单元使用了4个不同的先验框,图片中猫和狗分别采用最适合它们形状的先验框来进行训练,后面会详细讲解训练过程中的先验框匹配原则。

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图5 SSD的先验框

SSD的检测值也与Yolo不太一样。对于每个单元的每个先验框,其都输出一套独立的检测值,对应一个边界框,主要分为两个部分。第一部分是各个类别的置信度或者评分,值得注意的是SSD将背景也当做了一个特殊的类别,如果检测目标共有个类别,SSD其实需要预测个置信度值,其中第一个置信度指的是不含目标或者属于背景的评分。后面当我们说个类别置信度时,请记住里面包含背景那个特殊的类别,即真实的检测类别只有个。在预测过程中,置信度最高的那个类别就是边界框所属的类别,特别地,当第一个置信度值最高时,表示边界框中并不包含目标。第二部分就是边界框的location,包含4个值,分别表示边界框的中心坐标以及宽高。但是真实预测值其实只是边界框相对于先验框的转换值(paper里面说是offset,但是觉得transformation更合适,参见R-CNN)。先验框位置用表示,其对应边界框用表示,那么边界框的预测值其实是相对于的转换值:


习惯上,我们称上面这个过程为边界框的编码(encode),预测时,你需要反向这个过程,即进行解码(decode),从预测值中得到边界框的真实位置

然而,在SSD的Caffe源码实现中还有trick,那就是设置variance超参数来调整检测值,通过bool参数variance_encoded_in_target来控制两种模式,当其为True时,表示variance被包含在预测值中,就是上面那种情况。但是如果是Fasle(大部分采用这种方式,训练更容易?),就需要手动设置超参数variance,用来对的4个值进行放缩,此时边界框需要这样解码:

综上所述,对于一个大小的特征图,共有个单元,每个单元设置的先验框数目记为,那么每个单元共需要个预测值,所有的单元共需要个预测值,由于SSD采用卷积做检测,所以就需要个卷积核完成这个特征图的检测过程。

网络结构

SSD采用VGG16作为基础模型,然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图以用于检测。SSD的网络结构如图6所示。上面是SSD模型,下面是Yolo模型,可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。模型的输入图片大小是(还可以是,其与前者网络结构没有差别,只是最后新增一个卷积层,本文不再讨论)。

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图5 SSD网络结构

采用VGG16做基础模型,首先VGG16是在ILSVRC CLS-LOC数据集预训练。然后借鉴了DeepLab-LargeFOV,分别将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成卷积层conv6和卷积层conv7,同时将池化层pool5由原来的变成(猜想是不想reduce特征图大小),为了配合这种变化,采用了一种Atrous Algorithm,其实就是conv6采用扩展卷积或带孔卷积(Dilation Conv),其在不增加参数与模型复杂度的条件下指数级扩大卷积的视野,其使用扩张率(dilation rate)参数,来表示扩张的大小,如下图6所示,(a)是普通的卷积,其视野就是,(b)是扩张率为2,此时视野变成,(c)扩张率为4时,视野扩大为,但是视野的特征更稀疏了。Conv6采用大小但dilation rate=6的扩展卷积。

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图6 扩展卷积

然后移除dropout层和fc8层,并新增一系列卷积层,在检测数据集上做finetuing。

其中VGG16中的Conv4_3层将作为用于检测的第一个特征图。conv4_3层特征图大小是,但是该层比较靠前,其norm较大,所以在其后面增加了一个L2 Normalization层(参见ParseNet),以保证和后面的检测层差异不是很大,这个和Batch Normalization层不太一样,其仅仅是对每个像素点在channle维度做归一化,而Batch Normalization层是在[batch_size, width, height]三个维度上做归一化。归一化后一般设置一个可训练的放缩变量gamma,使用TF可以这样简单实现:

# l2norm (not bacth norm, spatial normalization)
def l2norm(x, scale, trainable=True, scope="L2Normalization"):
    n_channels = x.get_shape().as_list()[-1]
    l2_norm = tf.nn.l2_normalize(x, [3], epsilon=1e-12)
    with tf.variable_scope(scope):
        gamma = tf.get_variable("gamma", shape=[n_channels, ], dtype=tf.float32,
                                initializer=tf.constant_initializer(scale),
                                trainable=trainable)
        return l2_norm * gamma

从后面新增的卷积层中提取Conv7,Conv8_2,Conv9_2,Conv10_2,Conv11_2作为检测所用的特征图,加上Conv4_3层,共提取了6个特征图,其大小分别是,但是不同特征图设置的先验框数目不同(同一个特征图上每个单元设置的先验框是相同的,这里的数目指的是一个单元的先验框数目)。先验框的设置,包括尺度(或者说大小)和长宽比两个方面。对于先验框的尺度,其遵守一个线性递增规则:随着特征图大小降低,先验框尺度线性增加:


其中指的特征图个数,但却是,因为第一层(Conv4_3层)是单独设置的,表示先验框大小相对于图片的比例,而表示比例的最小值与最大值,paper里面取0.2和0.9。对于第一个特征图,其先验框的尺度比例一般设置为,那么尺度为。对于后面的特征图,先验框尺度按照上面公式线性增加,但是先将尺度比例先扩大100倍,此时增长步长为,这样各个特征图的,将这些比例除以100,然后再乘以图片大小,可以得到各个特征图的尺度为,这种计算方式是参考SSD的Caffe源码。综上,可以得到各个特征图的先验框尺度。对于长宽比,一般选取,对于特定的长宽比,按如下公式计算先验框的宽度与高度(后面的均指的是先验框实际尺度,而不是尺度比例):

默认情况下,每个特征图会有一个且尺度为的先验框,除此之外,还会设置一个尺度为的先验框,这样每个特征图都设置了两个长宽比为1但大小不同的正方形先验框。注意最后一个特征图需要参考一个虚拟来计算。因此,每个特征图一共有个先验框,但是在实现时,Conv4_3,Conv10_2和Conv11_2层仅使用4个先验框,它们不使用长宽比为的先验框。每个单元的先验框的中心点分布在各个单元的中心,即,其中为特征图的大小。

得到了特征图之后,需要对特征图进行卷积得到检测结果,图7给出了一个大小的特征图的检测过程。其中Priorbox是得到先验框,前面已经介绍了生成规则。检测值包含两个部分:类别置信度和边界框位置,各采用一次卷积来进行完成。令为该特征图所采用的先验框数目,那么类别置信度需要的卷积核数量为,而边界框位置需要的卷积核数量为。由于每个先验框都会预测一个边界框,所以SSD300一共可以预测个边界框,这是一个相当庞大的数字,所以说SSD本质上是密集采样。

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图7 基于卷积得到检测结果

训练过程

(1)先验框匹配
在训练过程中,首先要确定训练图片中的ground truth(真实目标)与哪个先验框来进行匹配,与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。在Yolo中,ground truth的中心落在哪个单元格,该单元格中与其IOU最大的边界框负责预测它。但是在SSD中却完全不一样,SSD的先验框与ground truth的匹配原则主要有两点。首先,对于图片中每个ground truth,找到与其IOU最大的先验框,该先验框与其匹配,这样,可以保证每个ground truth一定与某个先验框匹配。通常称与ground truth匹配的先验框为正样本,反之,若一个先验框没有与任何ground truth进行匹配,那么该先验框只能与背景匹配,就是负样本。一个图片中ground truth是非常少的, 而先验框却很多,如果仅按第一个原则匹配,很多先验框会是负样本,正负样本极其不平衡,所以需要第二个原则。第二个原则是:对于剩余的未匹配先验框,若某个ground truth的IOU大于某个阈值(一般是0.5),那么该先验框也与这个ground truth进行匹配。这意味着某个ground truth可能与多个先验框匹配,这是可以的。但是反过来却不可以,因为一个先验框只能匹配一个ground truth,如果多个ground truth与某个先验框IOU大于阈值,那么先验框只与IOU最大的那个先验框进行匹配。第二个原则一定在第一个原则之后进行,仔细考虑一下这种情况,如果某个ground truth所对应最大IOU小于阈值,并且所匹配的先验框却与另外一个ground truth的IOU大于阈值,那么该先验框应该匹配谁,答案应该是前者,首先要确保某个ground truth一定有一个先验框与之匹配。但是,这种情况我觉得基本上是不存在的。由于先验框很多,某个ground truth的最大IOU肯定大于阈值,所以可能只实施第二个原则既可以了,这里的TensorFlow版本就是只实施了第二个原则,但是这里的Pytorch两个原则都实施了。图8为一个匹配示意图,其中绿色的GT是ground truth,红色为先验框,FP表示负样本,TP表示正样本。

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图8 先验框匹配示意图

尽管一个ground truth可以与多个先验框匹配,但是ground truth相对先验框还是太少了,所以负样本相对正样本会很多。为了保证正负样本尽量平衡,SSD采用了hard negative mining,就是对负样本进行抽样,抽样时按照置信度误差(预测背景的置信度越小,误差越大)进行降序排列,选取误差的较大的top-k作为训练的负样本,以保证正负样本比例接近1:3。

(2)损失函数
训练样本确定了,然后就是损失函数了。损失函数定义为位置误差(locatization loss, loc)与置信度误差(confidence loss, conf)的加权和:


其中是先验框的正样本数量。这里为一个指示参数,当时表示第个先验框与第个ground truth匹配,并且ground truth的类别为为类别置信度预测值。为先验框的所对应边界框的位置预测值,而是ground truth的位置参数。对于位置误差,其采用Smooth L1 loss,定义如下:

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由于的存在,所以位置误差仅针对正样本进行计算。值得注意的是,要先对ground truth的进行编码得到,因为预测值也是编码值,若设置variance_encoded_in_target=True,编码时要加上variance:

对于置信度误差,其采用softmax loss:
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权重系数通过交叉验证设置为1。
(3)数据扩增
采用数据扩增(Data Augmentation)可以提升SSD的性能,主要采用的技术有水平翻转(horizontal flip),随机裁剪加颜色扭曲(random crop & color distortion),随机采集块域(Randomly sample a patch)(获取小目标训练样本),如下图所示:

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图9 数据扩增方案

其它的训练细节如学习速率的选择详见论文,这里不再赘述。

预测过程

预测过程比较简单,对于每个预测框,首先根据类别置信度确定其类别(置信度最大者)与置信度值,并过滤掉属于背景的预测框。然后根据置信度阈值(如0.5)过滤掉阈值较低的预测框。对于留下的预测框进行解码,根据先验框得到其真实的位置参数(解码后一般还需要做clip,防止预测框位置超出图片)。解码之后,一般需要根据置信度进行降序排列,然后仅保留top-k(如400)个预测框。最后就是进行NMS算法,过滤掉那些重叠度较大的预测框。最后剩余的预测框就是检测结果了。

性能评估

首先整体看一下SSD在VOC2007,VOC2012及COCO数据集上的性能,如表1所示。相比之下,SSD512的性能会更好一些。加*的表示使用了image expansion data augmentation(通过zoom out来创造小的训练样本)技巧来提升SSD在小目标上的检测效果,所以性能会有所提升。

表1 SSD在不同数据集上的性能
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SSD与其它检测算法的对比结果(在VOC2007数据集)如表2所示,基本可以看到,SSD与Faster R-CNN有同样的准确度,并且与Yolo具有同样较快地检测速度。

表2 SSD与其它检测算法的对比结果(在VOC2007数据集)
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文章还对SSD的各个trick做了更为细致的分析,表3为不同的trick组合对SSD的性能影响,从表中可以得出如下结论:

表3 不同的trick组合对SSD的性能影响
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同样的,采用多尺度的特征图用于检测也是至关重要的,这可以从表4中看出:

表4 多尺度特征图对SSD的影响
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TensorFlow上的实现

SSD在很多框架上都有了开源的实现,这里基于balancap的TensorFlow版本来实现SSD的Inference过程。这里实现的是SSD300,与paper里面不同的是,这里采用。首先定义SSD的参数:

self.ssd_params = SSDParams(img_shape=(300, 300),   # 输入图片大小
                                num_classes=21,     # 类别数+背景
                                no_annotation_label=21,
                                feat_layers=["block4", "block7", "block8", "block9", "block10", "block11"],   # 要进行检测的特征图name
                                feat_shapes=[(38, 38), (19, 19), (10, 10), (5, 5), (3, 3), (1, 1)],  # 特征图大小
                                anchor_size_bounds=[0.15, 0.90],  # 特征图尺度范围
                                anchor_sizes=[(21., 45.),
                                              (45., 99.),
                                              (99., 153.),
                                              (153., 207.),
                                              (207., 261.),
                                              (261., 315.)],  # 不同特征图的先验框尺度(第一个值是s_k,第2个值是s_k+1)
                                anchor_ratios=[[2, .5],
                                               [2, .5, 3, 1. / 3],
                                               [2, .5, 3, 1. / 3],
                                               [2, .5, 3, 1. / 3],
                                               [2, .5],
                                               [2, .5]], # 特征图先验框所采用的长宽比(每个特征图都有2个正方形先验框)
                                anchor_steps=[8, 16, 32, 64, 100, 300],  # 特征图的单元大小
                                anchor_offset=0.5,                       # 偏移值,确定先验框中心
                                normalizations=[20, -1, -1, -1, -1, -1],  # l2 norm
                                prior_scaling=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]       # variance
                                )

然后构建整个网络,注意对于stride=2的conv不要使用TF自带的padding="same",而是手动pad,这是为了与Caffe一致:

def _built_net(self):
    """Construct the SSD net"""
    self.end_points = {}  # record the detection layers output
    self._images = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, self.ssd_params.img_shape[0],
                                                    self.ssd_params.img_shape[1], 3])
    with tf.variable_scope("ssd_300_vgg"):
        # original vgg layers
        # block 1
        net = conv2d(self._images, 64, 3, scope="conv1_1")
        net = conv2d(net, 64, 3, scope="conv1_2")
        self.end_points["block1"] = net
        net = max_pool2d(net, 2, scope="pool1")
        # block 2
        net = conv2d(net, 128, 3, scope="conv2_1")
        net = conv2d(net, 128, 3, scope="conv2_2")
        self.end_points["block2"] = net
        net = max_pool2d(net, 2, scope="pool2")
        # block 3
        net = conv2d(net, 256, 3, scope="conv3_1")
        net = conv2d(net, 256, 3, scope="conv3_2")
        net = conv2d(net, 256, 3, scope="conv3_3")
        self.end_points["block3"] = net
        net = max_pool2d(net, 2, scope="pool3")
        # block 4
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv4_1")
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv4_2")
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv4_3")
        self.end_points["block4"] = net
        net = max_pool2d(net, 2, scope="pool4")
        # block 5
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv5_1")
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv5_2")
        net = conv2d(net, 512, 3, scope="conv5_3")
        self.end_points["block5"] = net
        print(net)
        net = max_pool2d(net, 3, stride=1, scope="pool5")
        print(net)

        # additional SSD layers
        # block 6: use dilate conv
        net = conv2d(net, 1024, 3, dilation_rate=6, scope="conv6")
        self.end_points["block6"] = net
        #net = dropout(net, is_training=self.is_training)
        # block 7
        net = conv2d(net, 1024, 1, scope="conv7")
        self.end_points["block7"] = net
        # block 8
        net = conv2d(net, 256, 1, scope="conv8_1x1")
        net = conv2d(pad2d(net, 1), 512, 3, stride=2, scope="conv8_3x3",
                     padding="valid")
        self.end_points["block8"] = net
        # block 9
        net = conv2d(net, 128, 1, scope="conv9_1x1")
        net = conv2d(pad2d(net, 1), 256, 3, stride=2, scope="conv9_3x3",
                     padding="valid")
        self.end_points["block9"] = net
        # block 10
        net = conv2d(net, 128, 1, scope="conv10_1x1")
        net = conv2d(net, 256, 3, scope="conv10_3x3", padding="valid")
        self.end_points["block10"] = net
        # block 11
        net = conv2d(net, 128, 1, scope="conv11_1x1")
        net = conv2d(net, 256, 3, scope="conv11_3x3", padding="valid")
        self.end_points["block11"] = net

        # class and location predictions
        predictions = []
        logits = []
        locations = []
        for i, layer in enumerate(self.ssd_params.feat_layers):
            cls, loc = ssd_multibox_layer(self.end_points[layer], self.ssd_params.num_classes,
                                          self.ssd_params.anchor_sizes[i],
                                          self.ssd_params.anchor_ratios[i],
                                          self.ssd_params.normalizations[i], scope=layer+"_box")
            predictions.append(tf.nn.softmax(cls))
            logits.append(cls)
            locations.append(loc)
        return predictions, logits, locations

对于特征图的检测,这里单独定义了一个组合层ssd_multibox_layer,其主要是对特征图进行两次卷积,分别得到类别置信度与边界框位置:

# multibox layer: get class and location predicitions from detection layer
def ssd_multibox_layer(x, num_classes, sizes, ratios, normalization=-1, scope="multibox"):
    pre_shape = x.get_shape().as_list()[1:-1]
    pre_shape = [-1] + pre_shape
    with tf.variable_scope(scope):
        # l2 norm
        if normalization > 0:
            x = l2norm(x, normalization)
            print(x)
        # numbers of anchors
        n_anchors = len(sizes) + len(ratios)
        # location predictions
        loc_pred = conv2d(x, n_anchors*4, 3, activation=None, scope="conv_loc")
        loc_pred = tf.reshape(loc_pred, pre_shape + [n_anchors, 4])
        # class prediction
        cls_pred = conv2d(x, n_anchors*num_classes, 3, activation=None, scope="conv_cls")
        cls_pred = tf.reshape(cls_pred, pre_shape + [n_anchors, num_classes])
        return cls_pred, loc_pred

对于先验框,可以基于numpy生成,定义在ssd_anchors.py文件中,结合先验框与检测值,对边界框进行过滤与解码:

classes, scores, bboxes = self._bboxes_select(predictions, locations)

这里将得到过滤得到的边界框,其中classes, scores, bboxes分别表示类别,置信度值以及边界框位置。

基于训练好的权重文件在这里下载,这里对SSD进行测试:

ssd_net = SSD()
classes, scores, bboxes = ssd_net.detections()
images = ssd_net.images()

sess = tf.Session()
# Restore SSD model.
ckpt_filename = './ssd_checkpoints/ssd_vgg_300_weights.ckpt'
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, ckpt_filename)

img = cv2.imread('./demo/dog.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_prepocessed = preprocess_image(img)   # 预处理图片,主要是归一化和resize
rclasses, rscores, rbboxes = sess.run([classes, scores, bboxes],
                                      feed_dict={images: img_prepocessed})
rclasses, rscores, rbboxes = process_bboxes(rclasses, rscores, rbboxes)  # 处理预测框,包括clip,sort,nms

plt_bboxes(img, rclasses, rscores, rbboxes)  # 绘制检测结果

详细的代码放在GitHub上了,然后看一下一个自然图片的检测效果:

image.png-487.3kB

如果你想实现SSD的train过程,你可以参考附录里面的Caffe,TensorFlow以及Pytorch实现。

小结

SSD在Yolo的基础上主要改进了三点:多尺度特征图,利用卷积进行检测,设置先验框。这使得SSD在准确度上比Yolo更好,而且对于小目标检测效果也相对好一点。由于很多实现细节都包含在源码里面,文中有描述不准或者错误的地方在所难免,欢迎交流指正。

参考文献

  1. SSD: Single Shot MultiBox Detector
  2. SSD Slide
  3. SSD Caffe
  4. SSD TensorFlow
  5. SSD Pytorch
  6. leonardoaraujosantos Artificial Inteligence online book
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